期刊AI政策密集更新：投稿时该披露什么、不能做什么，一次讲清

如果说两年前期刊对人工智能的态度还是"观望与提醒"，那么2026年的关键词已经是"制度化"。近期，多本国际期刊在更新编辑政策时，把AI使用规范从零散提示升级为独立条款，对谁可以使用、如何披露、责任如何归属给出明确要求。RDLink研发家（yanfajia.com）梳理这些政策的共同要点，帮你在投稿时避开风险。

一、把AI政策写成独立章节，成为新趋势。以9月8日更新的SAGA: Journal of Technology and Information Systems为例，该刊在同一轮政策修订中，将AI相关政策单独成节，覆盖责任使用、信息披露、人工监督、作者问责、AI辅助研究，以及作者、编辑、审稿人各方使用AI的边界。同一轮更新还涉及同行评审流程、出版伦理、署名与贡献、利益冲突、数据完整性、更正与撤稿程序等条款，同时明确作者保留版权、文章以CC BY-SA 4.0许可发布，并对新投稿启用修订版稿件模板。这种"打包式"政策更新，正在成为国际期刊的常规动作。

二、普遍共识：AI不能成为作者。多本期刊的政策基于一个共同立场：只有能够对研究内容负责、能够承担问责的主体才能署名，生成式人工智能不满足这一条件，因此不得列为作者。此前已有数据库对将AI列为作者的论文作出下架处理，这一底线在国内外已基本形成共识。AI参与的部分，应在方法或致谢中说明使用了何种工具、用于哪些环节。

三、必须披露的内容。综合各刊要求，通常需要说明：使用的AI工具名称与版本；具体用途（如语言润色、格式整理、文献翻译、代码辅助、图表生成）；使用范围（全文还是特定章节）；以及作者对AI输出内容的核对与修改情况。需要注意的是，语言润色类工具的使用要求相对宽松，但涉及数据生成、图像生成、结果分析等环节时，多数学术出版机构要求更严格的披露甚至原则上禁用。

四、红线清单。第一，不得将AI列为作者或共同作者；第二，不得使用AI生成或篡改研究数据、图像与实验结果；第三，不得用AI大量生成论文内容而不加实质性修改与核验，尤其是整段撰写正文；第四，不得在同行评审中使用AI处理未公开的稿件内容（多数期刊明确禁止审稿人将稿件上传至外部AI工具）；第五，不得隐瞒AI的使用情况，隐瞒本身即构成学术不端。

五、编辑与审稿人同样受约束。政策更新中一个容易被忽视的要点是：约束对象并不只有作者。多本期刊同时规定了编辑与审稿人使用AI的边界，包括保密义务、不得将稿件输入外部模型、AI辅助意见需人工复核等。这意味着AI政策的合规是整个学术共同体的事，而非对作者的额外要求。

六、给作者的实操建议。投稿前做三件事：一是查阅目标期刊最新作者指南中的AI条款，注意其生效日期与是否溯及既往（多数政策明确不追溯适用于生效日期前提交的稿件）；二是养成记录习惯，把使用过的AI工具与用途记在论文档案中，便于撰写披露声明；三是把"AI生成内容必须逐句核验"当作铁律，工具可以加速写作，但不能替代作者对内容真实性的责任。

七、AIGC检测与AI政策的关系。政策明确之后，执行端的检测工具也在普及：越来越多期刊和高校在投稿、送审或学位环节引入AIGC检测，判断文本中AI生成内容的占比。需要理解两点：其一，检测结果是概率性指标，不同工具的判定标准并不统一，检测"AI率"高不等于一定存在学术不端，但会成为编辑部要求解释的触发点；其二，"AI率"与"是否合规披露"是两个维度的问题——如实披露并经过作者深度核验的AI辅助写作，与隐瞒使用、直接提交生成内容，性质完全不同。稳妥的写作习惯包括：以自己组织语言为主、AI仅用于局部改写与语言润色、保留修改前后的版本记录，避免大段直接采用生成文本。

工具在进化，学术诚信的底线不变。合规使用AI，既能享受效率红利，也能让论文在审稿环节少一个被质疑的理由。若需要在润色、查重、AIGC检测应对或语言规范方面获得专业支持，RDLink研发家提供覆盖投稿全流程的服务，详情见yanfajia.com。